論文の概要: Large Language Models Are Universal Recommendation Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03041v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 09:56:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 16:28:51.043806
• Title: Large Language Models Are Universal Recommendation Learners
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルはユニバーサルレコメンデーション学習者である
• Authors: Junguang Jiang, Yanwen Huang, Bin Liu, Xiaoyu Kong, Ziru Xu, Han Zhu, Jian Xu, Bo Zheng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、普遍的なレコメンデーション学習者として機能する。 本稿では、アイテム表現のためのマルチモーダル融合モジュールと効率的な候補生成のためのシーケンス・イン・セット・アウト・アプローチを提案する。 分析の結果,推薦結果はテキスト入力に非常に敏感であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.16327640562273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real-world recommender systems, different tasks are typically addressed using supervised learning on task-specific datasets with carefully designed model architectures. We demonstrate that large language models (LLMs) can function as universal recommendation learners, capable of handling multiple tasks within a unified input-output framework, eliminating the need for specialized model designs. To improve the recommendation performance of LLMs, we introduce a multimodal fusion module for item representation and a sequence-in-set-out approach for efficient candidate generation. When applied to industrial-scale data, our LLM achieves competitive results with expert models elaborately designed for different recommendation tasks. Furthermore, our analysis reveals that recommendation outcomes are highly sensitive to text input, highlighting the potential of prompt engineering in optimizing industrial-scale recommender systems.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のレコメンデータシステムでは、モデルアーキテクチャを慎重に設計したタスク固有のデータセットの教師付き学習を使用して、さまざまなタスクに対処するのが一般的である。 我々は,大規模言語モデル(LLM)が汎用的なレコメンデーション学習者として機能し,統合された入出力フレームワーク内で複数のタスクを処理し,特殊なモデル設計の必要性を排除できることを実証した。 LLMのレコメンデーション性能を向上させるために、アイテム表現のためのマルチモーダル融合モジュールと効率的な候補生成のためのシーケンス・イン・セット・アウト・アプローチを導入する。 産業規模のデータに適用すると、LLMは様々なレコメンデーションタスクのために精巧に設計された専門家モデルを用いて、競争結果を達成する。 さらに,本分析の結果から,レコメンデーションの結果はテキスト入力に非常に敏感であり,産業規模のレコメンデーションシステムの最適化において,迅速なエンジニアリングの可能性を強調した。

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